说明:多元线性回归,包含了具体的检验系数和输入输出,很有用
回归系数 多元系数回归 M回归 输入输出-回归 多元线性回归
说明:HW2_ImgDenoise 使用线性基础回归法和高斯核函数应用。基本步骤如下 ︰ 加载图像 学习在回归函数系数 还原丢失的值 显示恢复的图像和损坏的图像 结果效果很好 联系人 ︰ victor950118@gmail.com
回归 代码
说明:第一章 线性规划第二章 整数规划第三章 非线性规划第四章 动态规划第五章 图与网络第六章 排队论第七章 对策论第八章 层次分析法第九章 插值与拟合第十章 数据的统计描述和分析第十一章 方差分析第十二章 回归分析
层次分析法 非线性回归 建模--排队论 对策论 动态规划MATLAB
说明:偏最小二乘算法 利用交叉验证算法计算应提取成分的个数,本程序给出了交叉验证的发放以及回归系数的算法
偏最小二乘 交叉--matlab 交叉验证-回归 plscross matlab交叉验证
说明:这是一个用于传统回归问题的神经模糊网络,如正弦函数等。该网络的理论基础是建立一个神经模糊系统,该系统的结构可以用网络的更新规则进行更新。未注明日期的法则基于梯度下降算法。
matlab 回归 神经网络
说明:最终的权值矩阵就是滤波器的系数,构成不同频率的调制信号,可以广泛的应用于数据预测及数据分析,使用起来非常方便,最小二乘回归分析算法,双向PCS控制仿真。
回归 算法 调制 滤波器 控制 仿真 应用 双向 pcs 分析 矩阵 预测 使用 可以 非常 数据 最小 信号 方便 不同 就是 广泛 系数 最终 数据分析 频率 起来 构成 权值
说明:线性预测倒谱系数(Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC)是线性预测系数(Linear Prediction Coefficient,LPC)在倒谱域中的表示。该特征是基于语音信号为自回归信号的值设,利用线性预测分析获得倒谱系数。
lpcc文件 线性预测系数 声道谱-LPCC lpcc倒谱系数 线性预测倒谱
说明:偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法,特别当两组变量的个数很多,且都存在多重相关性,而观测数据的数量(样本量)又较少时,用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。
addqdm 非线性回归 相关性 回归 多变量拟合
说明:matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。
哈密顿回路 数学建模 数学建模程序 数据拟合
说明:国奖得主力荐的数模教材
数学算法